北京城市化进程中家庭食物碳消费动态

不可持续的家庭消费是造成全球环境问题的主要原因,食物碳消费研究是促进可持续家庭消费的重要内容。基于政府宏观统计数据,分析北京城市化进程中城市家庭食物碳消费的变化趋势和影响因素。结果表明,与1979年相比,1999年北京城市家庭人均及户均食物消费量分别减少了15.2%和38.6%,而食物碳消费总量增加了28.5%,食物碳消费结构由“以粮食为主”转变成“以粮食和肉类为主”。城市化进程中,以1993年为界,家庭食物人均及户均碳消费量均由明显减少趋势转变为明显增长趋势,变化的主要原因由“食物消费结构变化引起的人均谷物类碳消费量的减少”转变为“人均食物消费量增加引起的人均肉类碳消费量的增加”。北京城市家庭已基本完成食物消费结构的转变,人均食物消费量仍继续增加。GDP指数是影响人均食物碳消费量的主要经济因素,经济的继续增长可能带来人均食物碳消费量的增加,北京城市家庭食物碳消费尚未达到稳定状态。     

北京市设施蔬菜科技发展战略研究

2016年以来,北京市设施农业种植品种不断丰富,种植结构不断优化,是首都都市型现代农业建设的重要组成部分。本文基于北京市设施蔬菜发展现状,对北京设施蔬菜进行了SWOT分析,指出北京设施蔬菜无论是要发挥优势规避劣势,还是克服弱点避开威胁,都需要依托首都优质科技资源,强化科技支撑体系,实施科技发展战略,并在最后具体阐述了基于需求型、优势禀赋型、全面创新型、引进吸收型及品牌创建型等五方面的科技发展战略。     

典型社区家庭消费碳排放特征与影响因素——以北京市为例

家庭消费碳排放是中国碳排放总量的重要组成部分,已成为碳排放增长的主要驱动力,从消费角度研究家庭碳排量特征及影响因素对家庭碳减排和低碳社区建设有重要意义。使用碳排放系数法和消费者生活方式法计算北京市5种典型社区家庭消费月均碳排量,通过最优尺度回归和多重比较分析对不同社区家庭碳排放影响因素进行探究。研究发现：北京市5种社区户均碳排放总量及构成差异显著,影响因素不一致。其中：（1）平房类社区家庭直接碳排量732.26 kgCO₂/月高于其他社区,燃煤取暖是平房社区家庭直接碳排放高的主要因素,单位社区、政策性住房社区和商品房社区家庭直接碳排量较低,约50.00 kgCO₂/月。家庭类型显著影响每个社区家庭直接碳排量,家庭积极参与节能环保活动有利于减少家庭直接碳排放;（2）商品房社区家庭间接碳排量最高,达3879.06 kgCO₂/月,平房类社区家庭最低,间接碳排量仅为商品房社区的1/3,间接碳排放是家庭生活消费碳排放的主体。食品和居住消费产生的间接碳排量较高,老龄化社区家庭医疗保健消费碳排量更高;（3）家庭类型和月总收入对所有社区家庭间接碳排量影响显著,但社区环保工作满意度、社区环境满意度、家庭节能环保活动参与度、耐用品使用年限等因素影响程度存在差异,胡同社区和平房类社区中受教育水平高的家庭产生的间接碳排量更高,需积极灌输环保理念。进一步分析了主要影响因素在不同水平下对应的家庭碳排量差异程度与变化规律,有助于社区管理者识别高碳排家庭,为社区低碳管理提供新思路。     

城镇化与居民乳制品消费——基于省际动态面板的实证研究

基于1992—2011年全国29个省（市、区）的面板数据,采用动态面板估计方法实证检验城镇化对居民乳制品消费的影响及其机制,结果表明：城镇化对城镇居民乳制品消费有显著的促进作用,城镇化率每上升1个百分点,城镇居民人均乳制品消费平均提高1.1个百分点。从影响机制看,城镇化主要通过收入水平、就业结构与消费可及性等3条途径对城镇居民乳制品消费产生影响,其中收入水平的作用最为明显。异质性分析结果显示,城镇化的乳制品消费促进效应在低水平城镇化阶段更加显著,收入水平和就业结构对处于低水平城镇化阶段的居民消费乳制品消费的影响更大,而消费可及性的作用则在高水平城镇化阶段时更加明显。     

北京市中老年城镇居民食物消费特征分析——基于537份问卷的实证研究

利用北京市537位城镇居民调查数据,对中老年人食物消费特征进行分析,研究表明：在食物消费结构方面,中老年人群食物消费偏好更加倾向于植物性食物,占其日均食物消费总量的比重超过6成,奶类、畜产品等动物性食物消费量相对较少,占比分别为23.34%、5.33%;不同性别中老年人群的食物消费结构略有差异。在不同年龄群组食物消费差异方面,中老年人群植物性食物中的粮食、蔬菜消费少于其他群组,而动物性食物中奶类消费量基本持平、畜禽肉类略低于其他群组。在中老年人群对其他年龄人群食物消费影响方面,对食物消费观念影响的“两极化”特征明显,而“不太受父母影响”普遍偏高,受影响群组的食物消费量不同程度减少。     

大都市碳标签蔬菜的消费影响因素研究——基于上海市消费者的实证分析

研究消费者对碳标签蔬菜的认知和购买意愿,对推进低碳蔬菜生产,有效发展低碳蔬菜市场,促进农业节能减排,以及推进都市现代绿色农业的发展具有重要意义。采用Logit回归模型,分析影响碳标签蔬菜认知和购买因素,发现性别、是否有未成年子女、消费习惯、环保意识会对碳标签蔬菜的认知产生较显著的影响;受教育程度、消费习惯、环保意识、碳标签蔬菜认知水平会显著影响消费者是否愿意购买碳标签蔬菜,最后基于研究结论提出相关政策建议。     

新冠肺炎疫情下农村家庭食物消费研究 ——基于山东省C村的个案调查

2020年年初,新冠肺炎来袭,随即在全国呈蔓延态势。农村作为疫情重点防控地区,其采取的“硬核”防控措施,对农村家庭食物消费产生了一定影响。文章通过对山东省C村的个案调查,借助风险感知理论,采用问卷调查和描述性统计的方法,对疫情防控背景下农村家庭食物消费情况展开研究。结果表明：（1）疫情防控下,C村家庭多采取以微信跟单等为主的线上消费方式;（2）食物消费方式主要有微信跟单、超市采购、电商平台下单、家人或亲戚帮忙采购以及部分食物自产自销,且多数家庭采取两种及以上的消费方式;（3）大多数家庭三大类食物（粮油类、动物性食物类和水果蔬菜类）消费和食物消费开支较2019年同期基本保持不变,但动物性食物类消费增加和减少的比例均为最高,家庭食物消费开支增加和减少的比例也处于较高水平。据此结论,提出相关政策建议,以保障和稳定农村家庭食物消费。     

居民食物消费特征及影响因素分析——基于全国20省居民食物消费调研

我国居民食物消费结构正处于调整升级阶段,研究食物消费特征和影响因素有助于预测需求和指导生产结构调整。根据全国20省居民家庭食物消费调研的数据,运用线性系统模型分析收入、价格、地区和偏好等因素对消费量的影响,结果显示：收入水平对城镇居民水产和奶类等食物影响最为显著,影响系数均为0.20;产区、地区差异、饮食结构和偏好等因素对消费量的影响较为明显。未来应该大力发展农业规模化、现代化,提高农业生产效率,增加农民收入;根据食物消费需求调整生产结构,重点发展畜禽业和水产养殖业;并且推广和引导健康的膳食模式。     

五省市蔬菜生产及跨区域供给分析——基于北京市视角

受到资源约束、城市定位等因素的影响,北京依靠自产蔬菜无法满足本地居民巨大的蔬菜需求,强化蔬菜跨区域供给,特别是与周边省份协同发展,构建本埠、外埠蔬菜共同保障首都蔬菜供给安全的联动体系是稳定北京蔬菜供给的新动力。本研究从北京及其周边主要产地天津、辽宁、河北、山东（以下简称为五省市）的生产特征出发,对五省市蔬菜产业现状及发展情况进行系统分析,并在分析北京蔬菜区域协同供给的可行性的基础上,提出了北京蔬菜供给区域协同发展愿景,以期为首都蔬菜供应的全面优化和可持续发展提供科学依据。     

营养健康信息影响食物消费吗？——基于北京市消费者调查的实证分析

利用北京市消费者调研数据,建立了消费者的营养健康信息存量方程和食物摄入方程,使用Heckman两阶段模型,分析消费者营养健康信息存量的影响因素,以及营养健康信息对食物摄入频率的影响。结果显示,受教育水平和营养意识是影响消费者营养健康信息存量的重要变量,营养健康信息对食物消费行为产生有益影响。同时,本文证实未纠正信息选择偏差的估计结果存在偏误。     

基于生境质量的绿洲城镇空间扩展模拟研究——以黑河中游地区为例

绿洲是生态环境极为脆弱的区域。实现绿洲城镇化与生态安全的双赢,是干旱区面临的重大问题。传统城镇空间扩展模拟研究,只是单向考虑了城镇发展趋势,而较少兼顾区域生境质量的约束。利用1992、2000、2008、2015年四期Landsat TM、ETM+、OLI遥感影像数据,以黑河中游地区为例。从城镇空间扩展与生态环境协调发展的角度出发,通过InVEST模型与SLEUTH模型的结合,将生境质量的评估结果融入到城镇扩展模型中,对研究区2015—2030年城镇扩展的土地利用变化格局进行模拟。研究表明:①生境质量整体较低,质量阶序和退化程度分异明显。高、中等级生境质量区域主要分布在黑河干流沿线和绿洲核心区,分别占5.69%、32.77%,生境退化程度高;低等级生境质量区域主要分布在戈壁荒漠区和城镇建设区,占61.54%,生境退化程度低。②生境质量对城镇空间扩展的约束作用显著。相比较无生境质量约束,2030年城镇建设用地面积和占用生态用地面积分别减少了27.08%、63.61%,并且,城镇斑块间连接性较好、集聚程度高,以"填充式"扩展为主。③城镇空间扩展总体体现了生境质量的要求。2030年新增城镇建...     

基于结构方程的消费者鸡肉消费信心研究——以北京为例

肉鸡已经成为我国第二大肉类生产和消费品,肉鸡产业也成为我国农村经济的支柱产业之一。但随着各种食品安全事件,消费者鸡肉消费处于低迷期。增长消费者消费信心是整个行业健康可持续发展的关键。本研究利用消费者调查数据,采用结构方程分析发现,对政府的信任程度、对养殖户的信任程度、焦虑特质、对食品安全的关注程度以及年龄、性别、收入和有无孩子等个人特征影响消费者的消费信心。最后提出相关政策建议。